[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-11146":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":15,"subscribersCount":15,"size":15,"stars1d":15,"stars7d":15,"stars30d":16,"stars90d":15,"forks30d":15,"starsTrendScore":15,"compositeScore":17,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":18,"archived":19,"fork":19,"defaultBranch":20,"hasWiki":21,"hasPages":19,"topics":22,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":32,"readmeContent":33,"aiSummary":34,"trendingCount":15,"starSnapshotCount":15,"syncStatus":35,"lastSyncTime":36,"discoverSource":37},11146,"tq-trading-agent","TQ-trade-agent\u002Ftq-trading-agent","TQ-trade-agent","🌮 Traidng agent, AI-powered multi-agent stock research & trading strategy orchestration, trading agent - TypeScript, LangGraph, OpenAI-compatible APIs","",null,"Vue",194,2591,1,0,51,10,"Other",false,"main",true,[23,24,25,26,27,28,29,30,31],"algorithmic-trading","financial-analysis","langchain","langgraph","openai","stock-research","trading-agent","trading-bot","typescript","2026-06-12 02:02:29","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 交易智能体 · 多智能体股票研究编排\n\n**面向中文用户的 AI 股票研究与策略原型工具链——结构化输出、可编排、易集成，助力研究与教学场景。**\n\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F许可证-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE)\n[![Node.js](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F运行环境-Node.js%2018%2B-339933?logo=node.js&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fnodejs.org\u002F)\n[![TypeScript](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F语言-TypeScript%205-3178C6?logo=typescript&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.typescriptlang.org\u002F)\n\n[**快速开始**](#快速开始) · [**接口说明**](#接口说明) · [**风险提示**](#风险提示)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 项目定位\n\n本项目将「标的代码 + 交易日」转化为一篇**分阶段、可追溯的多智能体研究报告链路**：专业分析师分工产出观点 → 多空研究员辩论砥砺结论 → 研究总监形成纪要式综合判断 → 交易员给出策略草案 → 风控多方合议与情景推演 → 终审输出。**适用于中文语境下的学习、研究与内部原型验证**。\n\n技术栈为 **TypeScript（运行于 Node.js）**，工作流由 **LangGraph** 编排；模型调用采用 **OpenAI 兼容接口**，可对接官方接口、聚合网关或国产兼容底座，降低供应商绑定。\n\n> **边界声明：**本项目用于教育、研究与流程验证，**不是**证券公司服务，**不提供**实盘下单指令，**不承诺**收益。\n\n---\n\n## 核心亮点\n\n| 维度 | 说明 |\n|------|------|\n| **编排能力** | 状态图驱动：分析师链路 → 多空辩论 → 综合结论 → 交易草案 → 风控循环 → 终审 |\n| **运维友好** | 提供 HTTP 接口与命令行示例；支持 Docker Compose 一键拉起接口服务与可选前端镜像 |\n| **模型可调** | 通过环境变量或请求体中的 `config` 切换模型与网关地址 |\n| **输出透明** | 各阶段均为结构化文本，便于记录、比对或接入自有报表 \u002F 评估流水线 |\n\n---\n\n## 克隆与安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTQ-trade-agent\u002Ftrading-agent.git\ncd trading-agent\ncp .env.example .env   # 填写 OPENAI_API_KEY，按需填写 OPENAI_BASE_URL\nnpm install\nnpm run dev            # 默认监听 http:\u002F\u002Flocalhost:8000\n```\n\n**生产形态启动（先编译）：**\n\n```bash\nnpm run build\nnpm start\n```\n\n**容器编排（后端接口 + 前端镜像）：**\n\n```bash\ncp .env.example .env\ndocker compose up --build\n```\n\n---\n\n## 快速开始\n\n| 场景 | 命令 |\n|------|------|\n| 本地开发（热重载） | `npm run dev` |\n| 命令行单次演示 | `npm run example -- 600519 2026-05-06` |\n| 静态类型检查 | `npm run typecheck` |\n\n默认 HTTP 端口：**8000**；可通过环境变量 `API_HOST`、`API_PORT` 调整。\n\n---\n\n## 接口说明\n\n### `GET \u002Fapi\u002Fhealth`\n\n健康检查，返回服务存活状态（JSON）。\n\n### `POST \u002Fapi\u002Fanalyze`\n\n对单一标的与日期执行完整智能体流水线。\n\n**请求体（JSON）**\n\n| 字段 | 必填 | 说明 |\n|------|:----:|------|\n| `ticker` | ✓ | 标的代码或简称（如沪深代码、`AAPL` 等） |\n| `trade_date` | ✓ | 交易日字符串（建议 `YYYY-MM-DD`） |\n| `analysts` | 否 | 分析师子集：`market`、`social`、`news`、`fundamentals` |\n| `config` | 否 | 运行时局部配置（模型名、`backend_url`、辩论轮次等） |\n\n**请求示例**\n\n```json\n{\n  \"ticker\": \"600519\",\n  \"trade_date\": \"2026-05-06\",\n  \"analysts\": [\"market\", \"news\", \"fundamentals\"],\n  \"config\": {\n    \"quick_think_llm\": \"gpt-4o-mini\",\n    \"deep_think_llm\": \"gpt-4o-mini\",\n    \"backend_url\": \"https:\u002F\u002Fapi.openai.com\u002Fv1\"\n  }\n}\n```\n\n**响应概要：**包含各分析师报告、综合研究结论、交易员草案与风控终审文本，可直接对接看板、导出文档或大模型评测脚本。\n\n---\n\n## 仓库结构（节选）\n\n```\nsrc\u002F           # 编排核心、节点实现、配置与 HTTP 服务入口 server.ts\nexamples\u002F      # 命令行示例\nfrontend\u002F      # 可选 Vue 3 前端（需自行配置后端地址）\ndocs\u002F          # 历史或补充文档（若与当前栈不一致，请以代码为准）\n```\n\n---\n\n## 致谢与渊源\n\n工作流创意受益于开源社区中的多智能体金融研究范式（例如 [TradingAgents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTauricResearch\u002FTradingAgents)）。本仓库侧重 **轻量 TypeScript 运行时**、清晰的 HTTP 契约与部署路径，便于中文开发者二次集成。\n\n---\n\n## 许可证\n\n服务端与核心库默认遵循 **Apache 2.0**，详见仓库根目录 [`LICENSE`](LICENSE)。若 `frontend\u002F` 目录内附有单独许可证文件，则该目录内资源以其声明为准。\n\n---\n\n## 风险提示\n\n模型输出具有生成性与不确定性，可能存在遗漏、过时或错误；证券投资有风险。**请勿**将生成内容等同于投资、法务或税务意见；决策前请咨询具备资质的专业人士。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n若本项目对您的研究与教学有帮助，欢迎在 GitHub 上收藏本仓库以便跟进更新。\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","TQ-trade-agent 是一个基于 AI 的多智能体股票研究与交易策略编排工具，使用 TypeScript 和 LangGraph 构建，并支持 OpenAI 兼容 API。其核心功能包括通过状态图驱动的分析师链路、多空辩论、综合结论生成、交易草案制定及风控终审等环节，形成结构化的研究报告和策略建议。项目提供了 HTTP 接口、命令行示例以及 Docker Compose 支持，便于快速部署和集成。适用于中文语境下的学习、研究及内部原型验证场景。",2,"2026-05-12 10:48:19","CREATED_QUERY"]